通过 Google 面试的 ChatGPT 要取代码农了？硅谷工程师：先别急
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如果要在最近科技圈找出“顶流”，一定非 ChatGPT 莫属。
与以往人工智慧产品不同的是，ChatGPT除了以一己之力让AI产业一夕回春，还挑起各大科技公司激烈Battle，也给一般人一记“正面暴击”。越来越多人体验ChatGPT后，打工仔的“饭碗焦虑”也越来越大。一时“我会被人工智慧淘汰吗？”“哪些职业将被ChatGPT取代”等讨论声四起，而工程师更成为关注对象。
ChatGPT去年12月刚推出时，最先出圈就是让人震惊的写程式能力，当时大批开发者试用后都惊叹不已。不久前ChatGPT成功通过Google初级工程师（L3）面试、能拿到18万美元年薪的消息更大炸锅，引发关于AI是否快要干掉工程师的大哉问：一些人感慨会写程式的ChatGPT很快要终结工程师黄金时代了，一些人却认为ChatGPT还不到能取代自己的时候。
那硅谷软件工程师是怎么看待ChatGPT，ChatGPT写程式能力究竟如何，会威胁到哪些类型工程师？这次《品玩》访问硅谷不同科技公司、不同职位、不同年资的工程师，听听他们的看法。
Emily
- 公司：Google
- 职位：后端工程师
- 年资：6年
“考试很厉害，但没法创新。”
讨论“ChatGPT是否取代工程师”之前，要先理解ChatGPT背后的原理是什么。其实OpenAI官网介绍ChatGPT很清楚，ChatGPT是大型语言模型，以监督学习和强化学习训练，资料库来源为网络文字库。
这有两个关键部分。一是机器学习领域，语言模型数学基础其实是机率论。简单说就是用已知文本为条件，预测类似条件出现不同词语的机率。ChatGPT的答案是根据资料库“摘录”和“猜”出来，虽然正确率很高，但不保证100%准确。
但很多工作要求很高准确性，就以写程式为例，可能写出一个bug就造成公司巨额损失，所以一定需要懂技术的人监督验证，从这角度来说，工程师这职业不可能消失。
（Source：OpenAI）
我了解Google对公开语言模型很谨慎的原因，也是出于担忧这种不确定性。一方面不能保证答案准确性可能会误导用户什么，另是若大规模开放使用，语言模型究竟会预测到什么内容很难人为精准控制，会为公司带来巨大声誉和经济损失风险。Bard示范时出问题就是典型的例子。
另一个关键是，ChatGPT模型训练是基于2021年为止网络文字库，资料库没有的东西它无法变出来，只能帮忙整合、归纳、推测，并不具创造力。但我们日常工作并不是机械性复制贴上程式码，而需要大量思考设计，可能是全新产品或功能服务就没有可参考案例。目前ChatGPT可发挥作用之处是程式码测试，帮忙大幅提高测试效率。
ChatGPT能通过Google L3考试也不奇怪，因L3考试基本上是基础和模组化题目，没有很需要思考的设计。别说L3题目，同事用参加ACM比赛的程式领域“奥赛题”去考ChatGPT，它也答得很好。ChatGPT就是题库训练出来的，是很厉害的考生，但缺乏创造和开拓性。
我和同事都还没感受到会被ChatGPT取代的威胁。但未来工程师征才门槛变高很有可能，零基础转职机率会大幅降低。
Leo
- 公司：硅谷某C轮新创公司
- 职位：后端工程师
- 年资：7年
“它可当作辅助工具提高开发效率。”
去年底ChatGPT刚推出就去试用，确实有震撼到我。最大不同就是和它对话时，无论语言流畅度、语气语调、反应时间、内容深度和广度，第一次有和真人对话的感觉。如果加上配音，就是钢铁人的AI管家老贾了。
当然后来我尝试用它写程式和解释程式，发现几方面能力很突出：一是程式理解能力。我曾在Stackoverflow随便截取别人一段程式码，要求ChatGPT解释，没有上下文的情况下，它也能快速准确描述。二是改进、重构或简化程式的能力。基于高理解力，它能根据你给的程式帮忙找出更有效简洁的方案，或根据指令修改到完美，这点让我印象深刻。三是解决问题的能力。对较基础的问题，ChatGPT短时间就能生出方案，问它不同思考逻辑和步骤，还能再说出几种解法供用户选择。
因ChatGPT这些能力，刚开始我非常惊艳，但后来问题更深更复杂，ChatGPT出错率会逐渐提高。
（Source：Created by Freepik）
从我的日常工作看，几乎不会用到ChatGPT，更不会直接用它写程式。主因有几方面，首先ChatGPT基于网络数据训练，但很多资料或工具只能在公司用，当然ChatGPT不可能学过，所以无法生产直接可用的成品。还有大家都知道它遇到复杂问题时只是一本正经的胡说八道，与其花时间查验和修正，不如自己写。如果只想提高写程式效率，很多公司都有自动填空、自动联想等辅助工具，是基于各公司资料程式库开发，准确性更高，不需用到ChatGPT。
ChatGPT还是扮演类似字典的角色。以前会用Google搜寻或去Stackoverflow找解答的问题，现在我会先问ChatGPT，因能节省大量检索和验证时间。
最后ChatGPT等AI工具会不会取代工程师的问题，至少几年内不会大规模取代，可能会成为辅助工具帮助提高工程师效率，但影响一定会渐渐扩大，重复性高工作很有可能先被AI淘汰，如简单前端网页开发、CRUD类或部分资料分析。
对资深工程师来说，虽然取代性又更低，但人事精简在所难免，过去需2~3人的工作，有AI帮忙后一人就能完成。如果ChatGPT保持这种热度，资金支持下技术进步速度会比想像更快，很可能十年后就没有低阶工程师这职位了，能力至少要达到资深工程师才能从事这行。
Shawn
- 公司：亚马逊
- 职位：后端工程师
- 年资：4年
“它对程式设计师提出更高要求。”
我认为ChatGPT自然语言理解度的进步让人印象非常深刻，很多情况只需输入模糊指令，它就有准确答案。这卓越的自然语言理解力更重要的意义是帮很多非技术人员打开直接感受先进人工智慧的管道。但也因很多从未接触过AI技术的人突然体验，这种能力给他们的冲击更巨大也极具颠覆性，所以让大家有点过度神化ChatGPT，造成广泛焦虑。
虽然ChatGPT取得重大突破，但真正应用到科技业还有很长一段路。每家公司系统都相对封闭，如何无风险整合、AI写程式是否合格、使用成本究竟多高都还未知。我认为ChatGTP或其他AI工具不会直接取代工程师，但将来一名能熟练使用AI工具的工程师会取代不少同事。我看过一张图，形容ChatGPT就像挖土机取代铲子，虽然挖土机当然还要人操作才能挖土，但对操作员的要求也更高，只能做体力活的人就会被淘汰。
ChatGPT也一样，它不是要淘汰工程师，而是提高要求。虽然现在看起来好像只需简单描述就能让新手写出看似专业的程式，但不可能照单全收，至少也要有判断ChatGPT答案正确与否的能力，也就是说当不具一定能力，就绝不可能有超过能力范围的创新。
但同水准线，能善用AI的人一定比其他人更有效率优势。我用过ChatGPT后，觉得自己应提升问问题的能力，想解决的问题描述越清楚，AI回答就会越精准。另外就是系统设计、与人交流沟通这些AI较难取代的工作更要培养竞争力。
Matt
- 待业中
- 志愿：前端工程师
“用过ChatGPT后我更没信心了。”
ChatGPT其实对我打击颇大。之前在教育业工作，不久前刚上完课正在找工作，本来就业情况就不好，用过ChatGPT后更没信心。
之前写静态网页可能要花一两天，后来发现描述给ChatGPT听，几小时就生出差不多的网页，且它还会把Html、CSS程式码都写好，我比对后发现有些地方写得比我简单多了。Javascript本来学习和活用就较难，调用API、函数都要花不少时间查询再写，但那些问题ChatGPT都能轻松解决。
（Source：Pixabay）
我不太清楚更有经验的工程师感受如何，就我目前能力觉得AI确实能取代我。但ChatGPT还没有大规模应用，我还是继续投履历，先把ChatGPT当成学习工具。ChatGPT现在就像老师，我从它的答案再延伸思考，能减少大量网络搜寻找答案的时间。
看完以上工程师的心得，你认为程式设计师会被ChatGPT取代吗？ChatGPT还会冲击哪些行业，什么职位最有消失危险？这些讨论短时间大概都会是网络热门话题。
（本文由 品玩 授权转载；首图来源：shutterstock）
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